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생성 AI(인공지능)인 챗GPT가 기업 재무제표를 분석해 인간 애널리스트보다 더 정확히 미래 실적을 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
미국 시카고대 경영대학원의 발레리 니콜라예프(회계학) 교수팀은 논문 '거대언어모델(LLM)을 통한 재무제표 분석'을 인터넷에 공개했다.
LLM은 언어에 특화한 생성 AI 모델로,챗GPT의 핵심 엔진 역할을 한다.
니콜라예프 교수팀은 기업 1만5천401곳의 최근 수십년간 재무제표 15만여건을 입수해 업체 이름과 연도를 알 수 없도록 익명화 처리했다.이를 챗GPT의 대표 LLM인 'GPT-4'에 넣고,스위스 축구 국가대표팀 대 벨라루스 축구 국가대표팀 라인업정교한 프롬프트(지시문)를 써서 3단계에 걸쳐 재무제표를 분석하고 미래 실적 방향을 예측하라고 시켰다.
예를 들어 '최근 3년 동안 회사 매출이 꾸준히 올랐다'(트랜드 분석),스위스 축구 국가대표팀 대 벨라루스 축구 국가대표팀 라인업'영업 마진율이 25%로 개선 추세다'(비율 분석),스위스 축구 국가대표팀 대 벨라루스 축구 국가대표팀 라인업'매출이 성장하고 영업 비용을 잘 관리해 실적이 계속 좋아질 것 같다'(심층 이유 분석) 식의 순서로 AI가 결론을 도출할 수 있게 한 것이다.
AI가 내놓은 실적 예측이 맞았는지 여부를 집계한 결과 정확도는 60.35%로 나타났다.인간 애널리스트들이 실적발표 1개월 뒤에 내놓은 미래 실적 평균 예측의 정확도인 52.71%를 훨씬 앞지르는 수치다.
AI의 정확도는 인간 애널리스트들의 3개월 뒤 예측(55.95%)과 6개월 뒤 예측(56.68%)보다도 좋았다.
재무제표 분석은 매출,스위스 축구 국가대표팀 대 벨라루스 축구 국가대표팀 라인업마진,스위스 축구 국가대표팀 대 벨라루스 축구 국가대표팀 라인업비용 등 데이터를 읽고 회사의 수익 창출 동력을 진단해야 한다.
이 작업은 투자 판단의 핵심 과정으로 복잡한 수치를 정확히 해석해야 해 종전엔 AI가 하기 어려운 분야로 꼽혔다.성능 향상 부진의 늪에 빠진 투자용 AI '로보어드바이저'의 개발에 새 돌파구가 될지 주목된다.
(사진=연합뉴스)
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